Type I Error - Definisjon, hvordan man kan unngå og eksempel

I statistisk hypotesetesting er en type I-feil egentlig avvisning av den sanne nullhypotesen. Type I-feilen er også kjent som den falske positive feilen. Med andre ord avgir det falskt eksistensen av et fenomen som ikke eksisterer.

Merk at type I-feilen ikke innebærer at vi feilaktig aksepterer den alternative hypotesen om et eksperiment.

Type I feil

Sannsynlighetsregelen Total sannsynlighetsregel Total sannsynlighetsregelen (også kjent som loven om total sannsynlighet) er en grunnleggende regel i statistikk knyttet til betinget og marginal for å begå type I-feilen måles ved signifikansnivået (α) for en hypotesetest. Betydningsnivået indikerer sannsynligheten for å avvise den sanne nullhypotesen feilaktig. For eksempel avslører et signifikansnivå på 0,05 at det er 5% sannsynlighet for å avvise den sanne nullhypotesen.

Hvordan unngå en type I-feil?

Det er ikke mulig å eliminere sannsynligheten for en type I-feil ved hypotesetesting Hypotesetesting Hypotesetesting er en metode for statistisk slutning. Den brukes til å teste om en uttalelse angående en populasjonsparameter er riktig. Hypotesetesting . Imidlertid er det muligheter for å minimere risikoen for å oppnå resultater som inneholder en type I-feil.

En av de vanligste tilnærmingene for å minimere sannsynligheten for å få en falsk positiv feil er å minimere signifikansnivået til en hypotesetest. Siden signifikansnivået er valgt av en forsker, kan nivået endres. For eksempel kan signifikansnivået minimeres til 1% (0,01). Dette indikerer at det er 1% sannsynlighet for å forkaste nullhypotesen feil.

Imidlertid kan senking av signifikansnivået føre til en situasjon der resultatene av hypotesetesten kanskje ikke fanger den virkelige parameteren eller den virkelige forskjellen i testen.

Eksempel på en type I-feil

Sam er en finansanalytiker Hva gjør en finansanalytiker Hva gjør en finansanalytiker? Samle inn data, organisere informasjon, analysere resultater, lage prognoser og anslag, anbefalinger, Excel-modeller, rapporter. Han kjører en hypotesetest for å oppdage om det er forskjell i gjennomsnittsprisendringene for store aksjer og små selskaper.

I testen antar Sam at nullhypotesen er at det ikke er noen forskjell i de gjennomsnittlige kursendringene mellom store aksjer og små aksjer. Dermed sier hans alternative hypotese at forskjellen mellom de gjennomsnittlige prisendringene eksisterer.

For signifikansnivået velger Sam 5%. Dette betyr at det er 5% sannsynlighet for at testen hans vil avvise nullhypotesen når den faktisk er sant.

Hvis Sams test pådrar seg en type I-feil, vil resultatene av testen indikere at forskjellen i gjennomsnittlige prisendringer mellom store og små selskaper eksisterer mens det ikke er noen signifikant forskjell mellom gruppene.

Tilleggsressurser

Finance er den offisielle leverandøren av den globale Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-sertifisering. Bli med på 350 600 studenter som jobber for selskaper som Amazon, JP Morgan og Ferrari-sertifiseringsprogram, designet for å hjelpe alle med å bli en finansanalytiker i verdensklasse . For å fortsette å lære og fremme karrieren din, vil de ekstra finansressursene nedenfor være nyttige:

  • Type II-feil Type II-feil I statistisk hypotesetesting er en type II-feil en situasjon der en hypotesetest ikke klarer å avvise nullhypotesen som er falsk. I andre
  • Betinget sannsynlighet Betinget sannsynlighet Betinget sannsynlighet er sannsynligheten for at en hendelse inntreffer gitt at en annen hendelse allerede har skjedd. Konseptet er en av de viktigste
  • Uavhengige hendelser Uavhengige hendelser I statistikk og sannsynlighetsteori er uavhengige hendelser to hendelser der forekomsten av en hendelse ikke påvirker forekomsten av en annen hendelse
  • Sample Selection Bias Sample Selection Bias Sample Selection Bias er bias som skyldes manglende evne til å sikre riktig randomisering av et populasjonsutvalg. Manglene ved utvalg av prøver

Siste innlegg